V站笔记 什么是冗余字段？ 在设计数据库时，某一字段属于一个表，但它又同时出现在另一个或多个表，且完全等同于它在其本来所属表的意义表示，那么这个字段就是一个冗余字段。...――以上是我自己给出的定义 冗余字段的存在到底是好还是坏呢？这是一个不好说的问题。可能在有人看来，这是一个很蹩脚的数据库设计。...当然，有利就有弊，这样做的弊端就是，当你尝试更新用户信息时，你必须记得用户信息表里当前被更新的字段中，有哪些是冗余字段，分别属于哪些表，找到他们，然后加入到你的更新程序段中来。...所以，目前要创建一个关系型数据库设计，我们有两种选择： 尽量遵循范式理论的规约，尽可能少的冗余字段，让数据库设计看起来精致、优雅、让人心醉。...合理的加入冗余字段这个润滑剂，减少join，让数据库执行性能更高更快。 选择哪一种呢？如果你是一个美学狂人，并且财大气粗，非要使用第一种方案，也没关系，这种方案的短板并非不可救药的。
redis数据冗余与分片 数据冗余-主从复制 Redis 提供了主从库模式，以保证数据副本的一致，主从库之间采用的是读写分离的方式。 ?...主从全量同步使用RDB而不使用AOF的原因 RDB文件内容是经过压缩的二进制数据（不同数据类型数据做了针对性优化），文件很小。...而AOF文件记录的是每一次写操作的命令，写操作越多文件会变得很大，其中还包括很多对同一个key的多次冗余操作。...数据分片 redis-cli -h 172.16.19.3 –p 6379 cluster addslots 0,1 redis-cli -h 172.16.19.4 –p 6379 cluster addslots...客户端如何定位数据？ ?
在数据详细设计阶段设计宽表冗余维度属性时，应该遵循以下几个建议准则： 1.冗余字段与表中其它字段高频率（大于3个下游应用SQL）同时访问。 2.冗余字段的引入不应造成其本身的更新完成时间过多延迟。...3.公共层数据不允许字段重复率大于60%的相同粒度数据表冗余，可以选择原表基础上拓宽或者下游应用通过JOIN方式实现。...4.从一个集合中冗余一部分记录作为另外一张表存在时，可以优先考虑子分区方式，但是多级子分区不超过（5级），只有以下情况才考虑冗余： 子类型表有较多（大于10）个字段父类型表并不存在。
数据安全背景数据安全容灾与备份一般意义上，备份指的是数据备份或系统备份，容灾指的是不在同一机房的数据备份或应用系统备份。...调试与实施开启版本控制后，无需对上传和访问逻辑增加特殊代码，仅需要对删除对象和冗余数据做及时清理，已控制存储成本。...回滚方案控制台停用版本控制（注：多版本开启后不可关闭，只可暂停）图片容灾收益对桶内的数据实现了多版本冗余，可避免覆盖同文件，误删除，等常见的数据损失操作，但无法防止恶意带版本号删除，生命周期删除等主动式删除行为...资源冗余性资源存储量：1倍<X<=1倍+上传增量跨园区备份方案跨园区复制流程架构图图片流程与实施资源准备准备跨园区两个存储桶，并同步开启版本控制功能。...资源冗余性资源存储量：1倍<X<=1倍+目标目录的上传增量-备份桶资源清理量
1 冗余分析 简介 冗余分析（Redundancy Analysis,RDA），是一种回归分析结合主成分分析的排序方法。...2 计算步骤 数据预处理：如果响应变量或者解释变量具有不同的测量单位，可以进行标准化处理。 符号说明： ：标准化后的解释变量矩阵， 为第 个解释变量。...在R语言的帮助页面里，使用的是fish数据集对RDA() 进行说明。...还可以可通过names()查看冗余分析输出的对象列表。...4 结语 冗余分析在生物统计中应用较多，概念比较难懂，本文中也只是对RDA做出了一个简短的解释，想进行更深入的学习可以参考下述资料： R语言实现冗余分析完整代码[2] 数量统计学生态笔记||冗余分析[3
很明显，有些信息是冗余的，有些是有效信息可以用来分组，但是表型记录太多，看起来会混淆，所以需要去除那些冗余信息，就是在所有样本里面表型记录都一致的列。...然后我发现， 非常多的学员都无从下手，其实就是数据框取子集，我一直强调了3种方法，坐标、列名和逻辑判断，这个时候很明显应该是逻辑判断，就是看看每一列是否是冗余信息。...这样虽然是判断了每一列的非冗余元素个数，但并不是逻辑值，没办法去用来对数据框取子集。...需要加上一个判断，就是元素个数大于一才保留； apply(pd, 2, function(x){ length(unique(x)) > 1 }) 现在就是依据每一列返回一个逻辑值，这个逻辑值就可以去原始数据框里面进行取子集操作...再次强调3种方法数据框里面进行取子集操作，坐标、列名和逻辑判断，其中逻辑判断是最常见的。
概述 当单个数据库数据量达到一定程度后，我们可以采用多个从库解决读请求的系统瓶颈。 而写请求的系统瓶颈往往需要通过分库解决。...采用两份数据冗余，即一份数据基于UserId，一份数据基于PoiId。 数据冗余实现 既然我们有了方案，需求指定具体的技术方案了。 做数据冗余常见有三种方案： 应用层同步双写。 应用层异步双写。...既然存在了异步队列，两个库之间存在数据不一致时间窗口，不适用于对数据一致性敏感对系统。...基于底层中间件数据同步 引入数据同步中间件，屏蔽了业务层实现数据同步，数据冗余的细节，而是交由底层同步中间件实现，使得开发人员专注于业务开发。...异步检测 采用离线工具，或定时任务，定时对离线数据源进行扫描，如发现数据不一致进行补偿修复。 数据源扫描粒度视对一致性要求的强度而定。但是大量的数据扫描，耗时较长，效率较低。
前言 数据分析过程中最头疼也是工作量最大的部分算是探索和清洗了，探索的目的是了解数据，了解数据背后隐藏的规律，清洗的目的则是为了让干净的数据进入分析或建模的下一个环节。...作者将通过三篇文章，详细讲解工作中常规的数据清洗方法，包括数据类型的转换，重复数据的处理，缺失值的处理以及异常数据的识别和处理。...这是第一篇文章，主要分享的内容包括，文中涉及到的数据可以至文末查看下载链接： 数据类型的转换 冗余数据的识别和处理 数据类型的判断和转换 如下表所示，为某公司用户的个人信息和交易数据，涉及的字段为用户id...冗余数据的判断和处理 如上过程是对数据中各变量类型的判断和转换，除此还需要监控表中是否存在“脏”数据，如冗余的重复观测和缺失值等。可以通过duplicated“方法”进行 “脏”数据的识别和处理。...假如读者利用如上的代码在数据集中发现了重复观测，可以使用drop_duplicates“方法”将冗余信息删除。
在日常维护hadoop集群的过程中发现这样一种情况： 某个节点由于网络故障或者DataNode进程死亡，被NameNode判定为死亡，HDFS马上自动开始数据块的容错拷贝；当该节点重新添加到集群中时，...由于该节点上的数据其实并没有损坏，所以造成了HDFS上某些block的备份数超过了设定的备份数。...通过观察发现，这些多余的数据块经过很长的一段时间才会被完全删除掉，那么这个时间取决于什么呢？ 该时间的长短跟数据块报告的间隔时间有关。...通过实际测试发现，当把该参数调整的稍小一点的时候（60秒），多余的数据块确实很快就被删除了。
思路 冗余字段的使用在多表联合查询都是大数据量的表的情况下，确实是个不错的选择，有效的减少了IO操作。但结合已有的项目产品来看，冗余字段确实是双刃剑。...尤其是大项目的开发，如果忽略某个表的冗余字段的更新，那么后果是灾难性的。如何有效的管理冗余字段是开发组内必须解决的问题。我的解决方案是：使用专门的表来管理冗余字段。...例如article表有以下冗余字段 fromUserName,toUserName 如何管理这两个字段呢？...通过库表的管理，配合一个合理的存储过程，冗余字段的使用将不再是难题。...举例，如果上面两个字段发生变化，则使用触发器或者调用这个存储过程来检查是否有需要立即更新的冗余字段，需要则立即更新，不需要则isUpdate置0,等到周期性的策略来更新同时isUpdate=1。
但稳定长久的驻场也会带来一些问题，比如：机房内的历史问题、特殊环境只有驻场一人知晓，一旦驻场离职就会造成信息的断层，可用数据的丢失。...经过轮岗，使得各机房间、各职位间具有高度的冗余备份，不论哪个驻场离职或休假，都有熟悉机房环境、了解处理流程的人员立即顶替，真正做到机房的稳定运营。...服务器驻场、网络驻场这3个职位已经全部形成了双备份； 2、 前A机房服务器驻场徐同学，通过自身学习、参与机房网络变更故障处理等网络事务，通过网络驻场面试成为正式的腾讯网络驻场，使得A机房当时的网络驻场做到了双冗余备份...小结：通过这种轮岗机制，提升了跨区域、多岗位的人力资源储备，能有效应对数据中心运营过程中的各种人力和技能问题，真正实现人力备份冗余，保障数据中心的安全稳定运营。...版权声明：本文为腾讯数据中心原创，欢迎转载，转载需保持原文（包括标题、导语、正文、图片、数据以及文尾的二维码、版权声明等全部内容）完整。
冗余分析(Redundancy analysis)被广泛应用于物种与环境的关联。该分析假设响应变量在整个梯度上具有相同的连续的线性趋势，但通常真实情况并非如此。...为了克服这一问题，提出了分段冗余分析(piecewise redundancy analysis,pwRDA)。 pwRDA允许将响应和解释变量之间的关系分解为多个部分。...segRDA分三步：数据排序；SMW分析；pwRDA分析。...SMW：在数据序列的开头设置一个偶数大小的窗口，把窗口里的序列平均分成两半；计算每一半群落的中心；计算两半之间群落的不相似性；窗口沿着数据滑动一个位置；再重复上面的步骤直到序列末尾。...同一物种的数据随机移动；plot:非限制性的随机化。
高可用设计的核心思想是冗余和故障转移，具体分析下业界比较流行的高可用中间件框架的高可用实现思想。...eureka1.0高可用架构缺陷： eureka没有使用强一致性的选举协议，比如ZAB协议作为数据一致性的算法（zookeeper选举算法）比如Consul的数据一致性算法Raft，Eureka...eureka数据一致性协议缺点： 每一台 Server 都需要存储全量的服务数据，Server 的内存明显会成为瓶颈。...组成 Eureka 集群的所有server都需要采用相同的物理配置，并且只能通过不断的提高配置来容纳更多的服务数据 eureka2.0架构升级： 数据推送从 pull 走向 push...其实个人理解，作为服务治理的数据一致性，应该要关注可用性，及关注AP特性，作为核心电商交易高并发场景，在数据一致性上应该关注CP，注重数据最终一致性，核心业务场景更应该关注强一致性。
大体的背景是有一张表中的数据目前存在一些冗余的记录，从业务层面来看这些看起来冗余的数据是某些虚拟福利会被重复领取，所以需要马上做下限制，根据用户的基本属性（比如userid,usercode）进行唯一性标识...所以直接的操作就是alter table xxxx add unique key(xxx) 但是显然会失败，因为表中存在冗余数据，需要先完成数据清理的工作才可行。...和开发同学沟通后，发现实际的数据清理需求比想象的要略复杂一些，一方面要按照业务特点删除一些已有的数据，然后才按照冗余数据的写入情况清理，数据表为rc_user_info,数据量不是很大，大概是30万左右...，转换为数据操作大体如下： 1）按照业务属性删除部分数据，删除ustatus=2的数据 2）按照字段uuser，ucode组合清理冗余数据，只保留最新的数据记录(字段use_info_id是流水号）即可...，保留一条 1）在此创建了3张临时表，tmp_dup_user是冗余的数据，直接提取max(use_info_id) create table tmp_dup_user(use_info_id bigint
冗余代码 HashMap> maplist = new HashMap>(); for...创建一个HashMapList HashMapList mapList = new HashMapList(); //mapList添加数据...分数"); System.out.println("是否包含'分数'键: " + Scores); } } 结论 HashMapList类提供了管理键和列表的映射关系，减少了代码冗余
输入一个图，该图由一个有着N个节点 (节点值不重复1, 2, ..., N) 的树及一条附加的边构成。附加的边的两个顶点包含在1到N中间，这条附加的边不属于树中...
数据复制 数据复制是一种常见的冗余技术，其中数据存储在分布式系统的多个位置。这不仅可以在数据丢失时提供备份，还可以提高数据可访问性和系统性能。 数据复制有多种策略，包括领导者-跟随者复制和无共享复制。...每个节点独立处理自己的数据和复制职责，而不依赖于中央领导者。 网络冗余 网络冗余涉及分布式系统中的节点之间以及用户和应用程序之间的多个路径。...这确保了如果一条路径发生故障，有替代路径进行数据传输和站点访问，从而保持系统的连接性和可用性。...这方面涉及系统组件在多个地理位置或数据中心的分布。如果没有地理冗余，您的整个系统就会受到局部问题的影响 - 无论是断电、自然灾害还是服务器故障。...为了实现地理冗余，您可以将应用程序和数据分布在多个区域。这不仅有助于提高应用程序的可用性，还有助于提高其性能。通常从最近或负载最少的区域为用户提供服务，这可以显着减少延迟并改善用户体验。
发现一个工具，发表在 BMC Bioinformatics201415:323 https://doi.org/10.1186/1471-2105-15-323，很简单的设计，就是考虑到做多个GSE数据集的...meta分析的人越来越多了，但是很多人都瞎搞，整合数据集的时候没有去冗余。...我的领域最出名的GSE数据集的meta分析应该就是2011年的TNBC了，如下： ?
由于宏基因组样品中可能包含相似物种，拼接结果中可能会存在一部分冗余序列，导致预测出来的基因包含冗余部分，可以通过聚类进行去冗余。...通常去冗余采用的聚类算法根据序列相似度对序列进行聚类，需要进行 all by all 的比较，例如 orthoMCL，不过这种方法非常耗时。
进入正题，介绍一下Simian这个冗余代码检查工具，目前的版本是2.2.24,不光是c#代码，它也可以用来检查C, C++, COBOL, Ruby, JSP, ASP, HTML, XML, Visual
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